이 강좌에 대하여

유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
고급 단계

Familiarity with calculus-based probability, maximum-likelihood estimation, Bayesian inference, mixture models, and time-series analysis.

완료하는 데 약 12시간 필요
영어
유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
고급 단계

Familiarity with calculus-based probability, maximum-likelihood estimation, Bayesian inference, mixture models, and time-series analysis.

완료하는 데 약 12시간 필요
영어

제공자:

Placeholder

캘리포니아대학교 산타크루스캠퍼스

강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 3시간 필요

Bayesian Conjugate Analysis for Autogressive Time Series Models

완료하는 데 3시간 필요
3개 동영상 (총 26분), 7 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
2

2

완료하는 데 2시간 필요

Model Selection Criteria

완료하는 데 2시간 필요
2개 동영상 (총 20분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
3

3

완료하는 데 2시간 필요

Bayesian location mixture of AR(P) model

완료하는 데 2시간 필요
4개 동영상 (총 45분), 3 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
4

4

완료하는 데 5시간 필요

Peer-reviewed data analysis project

완료하는 데 5시간 필요
1 개의 읽기 자료

자주 묻는 질문

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.